Jorge Padua - Técnicas de investigación aplicadas a las ciencias sociales (Spanish Edition)-Fondo de Cultura Económica (2004) - Yanet Santillan

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Jorge Padua nació en Argentina en 1938; estudió psicología en la Universidad Nacional de Tucumán
(Argentina); obtuvo el grado de maestro en la Escuela Latinoamericana de Sociología (ELAS), en Chile, y el de
doctor en la Universidad de Alberta, en Canadá. Desde 1973 fue profesor e investigador en El Colegio de México
y luego de su jubilación fue recontratado por la misma institución para el Programa de Estudios Interdisciplinarios
del Centro de Estudios Sociológicos.
Ingvar Ahman fungió como experto de la UNESCO en la Escuela Latinoamericana de Sociología (ELAS), de la
Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales (FLACSO), en Chile. Jubilado de la Organización Mundial de la
Salud, reside actualmente en Suiza.
Héctor Apezechea fue un sociólogo uruguayo egresado de la Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales
(FLACSO), en Chile. Se desempeñó como consultor de la Organización Panamericana de la Salud y como
investigador del Centro de Informaciones y Estudios del Uruguay (CIESU).
Carlos Borsotti es maestro en sociología por la Escuela Latinoamericana de Sociología (ELAS) y doctor en
ciencias jurídicas y sociales por la Universidad Nacional del Litoral, de la que también es profesor de posgrado en
ciencias sociales. Asimismo, es profesor titular ordinario en la Universidad Nacional de Luján.
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SECCIÓN DE OBRAS DE sOCIOLOGÍA
TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN APLICADAS
A LAS CIENCIAS SOCIALES
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TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN
APLICADAS A LAS CIENCIAS
SOCIALES
JORGE PADUA
INGVAR AHMAN
HÍCTOR APEZECHEA
CARLOS BORSOTTI
FONDO DE CULTURA ECONÓMICA
EL COLEGIO DE MÉXICO
4
Primera edición, 1979
Primera edición electrónica, 2018
D. R. © 1979, Fondo de Cultura Económica
Carretera Picacho-Ajusco, 227; 14738 Ciudad de México
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Tel. (55) 5227-4672
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etc., son propiedad exclusiva del Fondo de Cultura Económica y están protegidos por las leyes mexicanas e
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ISBN 978-607-16-5025-2 (mobi)
Hecho en México - Made in Mexico
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mailto:editorial@fondodeculturaeconomica.com
PRÓLOGO
El texto que presentamos al lector no es un manual de metodología, sino de técnicas de
investigación y, dentro de esta área, centra el interés en los métodos de survey o
investigaciones por cuestionarios (preferimos la expresión survey en la medida en que la
palabra evoca el proceso de investigación antes que el instrumento). El manual está
escrito con el supuesto general de que las ciencias sociales son ciencias empíricas y
nomotéticas, cuyo objetivo general es describir, predecir y explicar.
En el texto no nos interesa tanto la investigación normativa como la investigación
descriptiva: exponemos al lector una serie de técnicas e instrumentos, señalando su
modo de construcción, sin profundizar en la racionalidad de los mismos. En la medida en
que el texto es de carácter introductorio, constantemente invitamos al lector a
profundizar en los temas, vía literatura especializada en el área y para la cual se
proporcionan algunas referencias bibliográficas.
La peculiaridad o característica esencial del tipo de investigación que trata el manual
está definida por el hecho de que la recolección sistemática de datos se establece a través
de contactos directos o indirectos con individuos o grupos de individuos, es decir, con
algún tipo de informante. La encuesta y las pautas de investigación sobre las que trata el
manual son procedimientos comúnmente utilizados en la investigación social. Existen
por supuesto numerosas y distintas técnicas y procedimientos, ni menos ni más
relevantes a la investigación. Los métodos y las técnicas no se definen como apropiadas
o no apropiadas a priori, sino que dependen del problema que la investigación pretende
resolver, del estado de avance de la teoría sustantiva y del tipo de pregunta que el
investigador tratará de responder.
La problemática teórica define tanto el objeto como los métodos con que se apropia el
objeto. Las técnicas de recolección de datos, así como la estadística, son instrumentos de
los cuales se puede servir el investigador, dados sus propósitos teóricos. De ahí que deba
tomar frente a ellos una actitud a la vez flexible y vigilante. Flexible en el sentido de no
juzgarlos a priori; crítica y vigilante en el sentido de no utilizarlos automáticamente.
Pero el manual que sometemos al lector, repetimos, no es un manual de metodología
y menos de epistemología, sino un manual técnico, si se quiere una especie de
“recetario” en el que se tratan de señalar y especificar en su mayor amplitud los aspectos
relativos a la parte operacional de la investigación por encuestas. Partimos de la base de
que el investigador ha resuelto parcialmente sus problemas teóricos y tiene clara
conciencia de que, por ejemplo, no tiene sentido aplicar un muestreo aleatorio simple en
investigaciones que tienen como objeto determinar relaciones estructurales o procesos de
interacción, ya que por las características mismas del muestreo aleatorio simple se
destruyen las redes de relaciones que se pretende estudiar.
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El texto comenzó a escribirse en Santiago de Chile, en la Escuela Latinoamericana de
Sociología, en los años 1966 y 1967, con Ingvar Ahman, entonces experto de la UNESCO
en la ELAS. Posteriormente Ahman viajó a Suecia y nosotros a Canadá. En nuestro
reencuentro en México, nos encargamos de replantear la estrategia del manual, quedando
Padua como principal responsable. Algunos de los capítulos fueron totalmente
reconstruidos y otros parcialmente modificados. Decidimos conservar de la versión
original íntegramente los capítulos de Héctor Apezechea sobre “Codificación” y de
Carlos Borsotti sobre “Análisis de datos: el concepto de propiedad-espacio y la
utilización de razones, tasas, proporciones y porcentajes”.
El capítulo I, escrito por Ingvar Ahman y Jorge Padua, es de carácter general, y
sintetiza el manual a través de un diagrama sobre la organización de un survey que
contiene seis pasos: 1) Orientación en el campo de investigación; 2) Construcción,
evaluación y manejo del instrumento de recolección de datos; 3) La recolección de
datos; 4) El procesamiento; 5) El análisis y la interpretación, y 6) La presentación.
Los capítulos subsiguientes toman algunos de los casilleros que aparecen en el
diagrama de la página 10 y los desarrollan con detalle.
El capítulo II trata del proceso de investigación, concentrando mayormente su interés
en la operacionalización de variables y la construcción de índices simples. Fue escrito
por Jorge Padua.
El capítulo III trata del muestreo, delineándose algunas indicaciones sobre la
construcción de muestras probabilísticas y muestras no probabilísticas. Se contempla
además la idea de Galtung, en su libro Teoría y métodos de la investigación social
(Eudeba, Buenos Aires, 1966), de la construcción de muestras para la prueba de
hipótesis sustantivas. El capítulo fue escrito por Jorge Padua.
El capítulo IV, de Jorge Padua e Ingvar Ahman, trata sobre el cuestionario,
especialmente en lo referente a los aspectos técnicos en la construcción de los mismos,
ejemplificando alternativas para la formulación de preguntas y en su ordenamiento.
El capítulo V, escrito por Héctor Apezechea, está referido a los procedimientos de
codificación, confección de código y procedimientos de revisión y control.
El capítulo VI, escrito por Jorge Padua e Ingvar Ahman, presenta una serie de escalas
para la medición de actitudes, señalando para la mayoría de ellas las técnicas para su
construcción y comparándolas en términos de su eficiencia como instrumentos de
medición.
El capítulo VII, escrito por Ingvar Ahman sobre trabajo de campo en investigaciones
por cuestionarios, particularmente cuando éstasson realizadas a gran escala, propone
criterios administrativos importantes para la organización y el buen éxito de la
recolección del material.
El capítulo VIII, escrito por Carlos Borsotti, cubre la primera parte del análisis de
datos y abarca dos áreas importantes: el concepto de propiedad-espacio y algunas
estadísticas de nivel nominal como razones, proporciones, tasas y porcentajes. El
capítulo abunda en ejemplos y es una contribución importante a la idea original de A.
Barton (“The Concept of Property Space in Social Research”, en Lazarsfeld, P., y
7
Rosenberg, M.: The Language of Social Research; The Free Press of Glencoe, Illinois,
1955).
El capítulo IX, escrito por Jorge Padua, cubre otra parte de la sección dedicada al
análisis estadístico de los datos. Dada la abundancia en el mercado de textos de
estadística, hemos preferido integrar el uso de computadoras y la inclusión de paquetes
estadísticos en ellas, para señalar la oferta y las condiciones para el uso e interpretación
de un programa: el SPSS (paquete estadístico para las ciencias sociales). Desarrollamos
con mayor detalle en este capítulo la parte correspondiente a los métodos más refinados
de análisis (análisis de la varianza, análisis factorial, análisis discriminante, análisis del
escalograma Guttman), dedicando escasa atención a la estadística descriptiva e
inferencial, material y temas cuyo desarrollo es relativamente más fácil de encontrar en
el medio. El capítulo está basado principalmente en el texto de Nie, N., Hull, C. H., y
Jenkins, J. Statistical Package for the Social Sciences; McGraw-Hill, Nueva York, 1975
(2ª ed.).
El último capítulo, escrito por Ingvar Ahman, se refiere a algunas recomendaciones
generales sobre la presentación del informe de investigación, señalando algunos criterios
acerca de lo que debe ser incluido en el mismo, con el fin de facilitar la comunicación
con la comunidad académica y de investigadores.
Todos los capítulos han sido escritos de manera tal que puedan ser leídos en forma
independiente, de ahí que algunos temas aparezcan repetidos a lo largo del libro. Sin
embargo, su ordenamiento en el texto sigue la lógica del proceso de investigación.
Las enseñanzas de Ingvar Ahman en la Escuela Latinoamericana de Sociología (ELAS-
FLACSO), así como su entusiasmo en la idea de publicar un texto accesible en castellano,
han sido los principales “motivos” para publicar el manual. Desafortunadamente
responsabilidades con UNDP le impidieron concentrar sus esfuerzos para que el manual
resultara una responsabilidad editorial compartida. De todas formas, es a Ahman a quien
expresamos nuestro mayor agradecimiento por su contribución teórica, su participación
en varios capítulos y su insistencia en buscar un nivel que resultara lo más accesible al
lector no familiarizado con las matemáticas o con la “jerga” técnica.
Agradecemos a Claudio Stern por sus útiles comentarios y observaciones críticas al
borrador de este manual. Nos hemos beneficiado asimismo de los trabajos y
observaciones críticas de las promociones V y VI de la Escuela Latinoamericana de
Sociología, principalmente en la primera versión del manual.
El Centro de Estudios Sociológicos de El Colegio de México y su director, Rodolfo
Stavenhagen, nos brindaron todo el aliento para emprender la tarea y costearon parte del
tiempo, permitiendo además que distrajéramos parcialmente nuestra atención de la tarea
docente y de investigación.
Guadalupe Luna transcribió el texto a máquina y tuvo que sufrir las atrocidades de mi
caligrafía y ortografía.
Todas esas personas e instituciones han desempeñado un papel importante en la
gestación y carácter del manual y a ellos toda mi gratitud. Sin embargo, la propiedad de
los errores sigue siendo del dominio exclusivo del autor responsable, confiando en que
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ellos sean tomados con benevolencia.
Esperamos que el manual tenga utilidad en el terreno para el cual está destinado: los
cursos introductorios de técnica de la investigación y los investigadores que necesitan a
menudo consultar sobre aspectos técnicos de la investigación, asuntos que
desafortunadamente no abundan en la bibliografía especializada.
JORGE PADUA
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I. LA ORGANIZACIÓN DE UN SURVEY
JORGE PADUA
INGVAR AHMAN
EL OBJETIVO de este capítulo es proporcionar una breve y esquemática introducción
acerca de la idea de cómo llevar a cabo una investigación de tipo survey. Con el fin de
clarificar el proceso, usaremos un diagrama en el que señalamos las distintas pautas que
componen el proceso de investigación. El diagrama no pretende incluir, naturalmente,
todas las variaciones y diferentes pasos que debe seguir una investigación, sino más bien
nos servirá de pauta. El campo de las investigaciones tipo survey incluye varias técnicas
de recolección de datos, pero aquí sólo trataremos en detalle la más utilizada: el
cuestionario. Otras técnicas, como por ejemplo las observaciones participantes, las
entrevistas clínicas (en lo que se refiere a datos primarios) y el análisis de contenido y
otras técnicas (en lo que se refiere a datos secundarios), tienen importancia, pero serán
tratadas secundariamente en otras secciones de este libro. Los pasos en el diagrama son:
Paso I: Orientación en el campo de investigación y formulación de un sistema de
hipótesis.
Paso II: La construcción, evaluación y manejo del instrumento de recolección de
datos (cuestionario) y muestreo.
Paso III: Recolección de datos.
Paso IV: El procesamiento de los datos.
Paso V: El análisis.
Paso VI: La presentación.
Trataremos cada uno de ellos por separado.
PASO I: ORIENTACIÓN EN EL CAMPO DE INVESTIGACIÓN Y FORMULACIÓN DE UN SISTEMA DE
HIPÓTESIS
El primer paso que debe dar el investigador —no importa por quién esté patrocinada la
investigación o qué motivos lo hayan impulsado a efectuar el estudio— es tener una
sólida orientación en el campo que va a investigar. Esta orientación se refiere a las
elaboraciones abstractas de la teoría, a los resultados de investigación y a las particulares
circunstancias concretas que constituyen el objeto o situación a investigar.
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Documentación descriptiva:
La literatura actual y los documentos históricos de información pueden dar luz a los
problemas que investigará, sobre todo en relación a los aspectos y peculiaridades
concretas. Una revisión de informaciones de prensa, radio y televisión puede resultar
también de mucha utilidad, sobre todo cuando se trata de hacer un análisis de contenido
en investigaciones donde el objetivo es la medición de actitudes u opiniones, por
ejemplo.
La consulta de archivos públicos y de documentos oficiales es también útil. Si existe
el interés o la necesidad de extraer de ellos algunos datos, el trabajo es más arduo, pues
depende en buena medida de la organización interna del archivo.1
El estudio puede también recurrir a las informaciones disponibles en archivos
privados, en los cuales hasta los memoranda y las notas escritas a mano pueden ser
usados. Debe tenerse especial cuidado con el material estadístico disponible, el cual debe
ser estudiado detenidamente, ya que la utilidad de este material depende de la manera en
que fue obtenido y calculado.2
Estudio de la situación
En muchos casos, y si el área de investigación es totalmente desconocida para el
investigador, es recomendable un primer contacto como observador participante. El
investigador debe, por ejemplo, vivir con la gente que quiere estudiar; tomar un trabajo
en una fábrica del mismo tipo que la que va a estudiar, o actuar como espectador en un
determinado ambiente.3
Como complemento a los contactos como observador participante, es de gran
importancia llevar a cabo algunas entrevistas no estructuradas, con algunos sujetos
llamados “personas clave”. En estas entrevistas hay que buscar que el sujeto entrevistado
esté en su ambiente natural, de tal modo que pueda contar sus deseos y opiniones con
referencia a los problemas en los cuales el investigador está interesado, actuando de la
manera más natural posible. De este modo el resultadode la entrevista es bastante más
confiable. La persona “clave” puede ser alguien que ocupe una situación destacada
dentro de una industria, el presidente de un sindicato, algunos periodistas especializados
en la materia, un político que ha usado el problema en su campaña o labor, etc. La idea
es utilizar las entrevistas no estructuradas y hacerse un cuadro amplio de la situación y
de los problemas involucrados, a través de lo que diferentes personas piensan o actúan
con respecto a estos problemas y de las actitudes que podrían tomar.
Diagrama del proceso de investigación para un diseño tipo survey, con cuestionario
como instrumento para la recolección de datos
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Estas entrevistas deben ser realizadas por el mismo investigador. El número de
entrevistas varía de acuerdo con el tamaño e importancia del survey y del campo que el
investigador estudiará. Habrá casos en que será suficiente con cinco entrevistados, y
otros en que se necesitarán 30 o más. Es recomendable que, aunque la entrevista se haya
descrito como no estandarizada, el entrevistador agregue algunos puntos; es decir, que
fije algunas áreas o preguntas que desee cubrir y entonces espere la reacción del
entrevistado. Si el sujeto abre nuevos campos de interés, el entrevistador debe seguir
estos campos, desarrollándolos.
Con estas entrevistas, un aspecto cualitativo entra en la investigación. Queremos
acentuar la importancia de esta manera de trabajar, pues luego de la exploración es
posible comenzar a formalizar la hipótesis o incluso cambiar todo el carácter de la
investigación. El proceso que sigue todo el primer paso de orientación de una materia y
la formalización de una hipótesis se concentra en la recolección de datos a través de un
cuestionario y el análisis estadístico que da a la investigación su carácter principal de ser
cuantitativa.
Documentación explicativa
Aquí se trata de analizar qué han pensado y expresado sobre el problema que nos
interesa otros autores, cómo han afrontado y formulado el problema, cómo lo han
resuelto, a qué conclusiones han llegado, cómo han definido sus conceptos, cómo han
determinado sus observaciones, etcétera.
Las entrevistas cualitativas son el primer intento para integrar la documentación
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descriptiva y la conceptualización más o menos generalizada a la situación concreta de la
investigación particular. A este nivel el investigador comienza a definir sus preguntas
más específicamente, así como la formulación de sus primeras hipótesis.
Ahora bien, el investigador debe llevar el sistema al papel. Como ayuda puede
consultar los resultados de otras investigaciones efectuadas en la misma área. Habrá en
ellas seguramente algo escrito sobre las variables utilizadas y cómo fueron construidas e
interconectadas y a qué conclusiones llegaron. Es muy importante consultar la literatura
explicativa o teórica. A través de ella el investigador puede insertar su estudio particular
en un marco de referencia teórica más general.
En algunos casos puede suceder que el investigador prefiera dar a su investigación la
forma de una réplica a otro estudio ya efectuado o aplicar una parte de un sistema teórico
y tratar de establecer su aplicabilidad a otra área de la realidad. Este modo de utilizar
ideas no tiene nada que ver con un “plagio”: por el contrario, es la manera en que la
ciencia opera con mayor frecuencia con objeto de avanzar y ampliar el campo de la
teoría. Por este motivo, en el último capítulo de este libro hemos hecho un llamado a los
investigadores, pidiéndoles que presenten sus instrumentos (cuestionarios) y hallazgos
en una forma sistematizada, con objeto de que otros investigadores puedan seguir
ensayando los resultados una y otra vez.
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PASO II: LA CONSTRUCCIÓN, EVALUACIÓN Y MANEJO DEL INSTRUMENTO PARA LA
RECOLECCIÓN DE DATOS (CUESTIONARIO) Y MUESTREO
En este paso de la investigación se trata de construir un instrumento que sirva para medir
los conceptos que hemos seleccionado. Los métodos de recolección más utilizados en el
tipo de investigación que estamos desarrollando son la observación, la entrevista y el
cuestionario. Luego de un breve resumen descriptivo sobre cada uno de estos métodos,
concentraremos nuestra atención en el cuestionario como instrumento de recolección de
datos.
Observaciones, entrevistas y cuestionarios
La observación —como método de recolección de datos— se aplica preferentemente
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en aquellas situaciones en las que se trata de detectar aspectos conductuales, como
ocurre en situaciones externas y observables. Los cuestionarios y entrevistas se dirigen
por lo general hacia la obtención de datos no observables directamente, datos que se
basan por lo general en declaraciones verbales de los sujetos.
La observación participante, utilizada con gran eficacia por la antropología social, es
especialmente indicada para propósitos exploratorios, y como señalábamos en los
párrafos anteriores, forma parte del proceso de familiarización del investigador en el
estudio de la situación. Aquí el análisis de los datos es simultáneo a la recolección de los
mismos. El investigador tiene que determinar qué es lo que debe observar y cómo va a
registrar esas observaciones. Lo que va a observar depende de la teoría en particular
(implícita o explícitamente formulada). El registro de las observaciones debe hacerse
tratando de minimizar el error en el registro, al mismo tiempo que evitar distorsionar la
situación de observación. Por ejemplo, para evitar al máximo los errores de registro,
productos de distorsiones en la memoria, puede ser conveniente tomar notas, utilizar
grabadoras, filmaciones, etc. Al mismo tiempo, la utilización de estos mecanismos puede
llevar a una perturbación en la situación, de manera que se pierda la espontaneidad de la
misma. Hay que buscar —de acuerdo con cada situación— las soluciones que al
incrementar la pureza del registro reduzcan la distorsión de la situación. Esto es posible
mediante el uso de recursos mnemónicos o técnicas similares. Lo que interesa destacar
aquí es que el investigador debe planear su estrategia anticipadamente, así como
establecer listas y registros de observación de manera que la observación sea selectiva,
concentrándose ésta en los detalles sustantivos.
La observación sistemática es bastante más estructurada que la observación
participante; se aplica en situaciones de diagnóstico y clasificación en base a taxonomías
o tipologías ya establecidas, de manera que las categorías de observación ya están
codificadas, implicando la observación sistemática una tarea de registro bastante menos
flexible que la de la situación en observaciones participantes. La observación en
situaciones experimentales es estructurada ya a nivel de estandarización, con el fin de
elevar el grado de comparabilidad de situaciones similares.
En el contexto de las investigaciones tipo survey, la entrevista es una técnica de
recolección de datos que implica una pauta de interacción verbal, inmediata y personal,
entre un entrevistador y un respondente. Las pautas de interacción entre entrevistador (E)
y respondente (R) incluyen factores más complejos que el simple intercambio de
estímulos y respuestas verbales. De esta manera la dinámica de la situación pasa de tratar
la entrevista como un simple proceso mecánico de recolección de datos a una teoría
psicológica de la situación de la entrevista, en la cual —como afirma Hyman—4 se
postula la necesidad de tratar las respuestas individuales como síntomas, más que como
realidades o hechos.
Dependiendo del tipo de investigación, las entrevistas se clasifican en estandarizadas,
semiestandarizadas y no estandarizadas.
Las entrevistas no estandarizadas se utilizan en etapas exploratorias de la
investigación, ya sea para detectar las dimensiones más relevantes, para determinar las
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peculiaridades de una situación específica o para generar hipótesis iniciales. El rasgo
esencial de este tipo de entrevistas es la flexibilidad en la relación entrevistador-
respondente, lo que permite un margen tanto en lareformulación de preguntas como en
la profundización en algunos temas y, por lo general, la ruptura en cualquier orden en
cuanto a la secuencia en que las preguntas deben ser presentadas. Las preguntas son ya
muy generales o muy específicas, y el respondente es colocado en una situación en la
cual se expresa con grados de libertad relativamente amplios.
Las ventajas que ofrece el abordaje más preciso en un respondente en particular
contienen las desventajas de este tipo de entrevista en diseños de investigación, en los
que existe la necesidad de entrevistar a una gran cantidad de respondentes. La primera
desventaja estriba en la limitación de la comparabilidad entre una entrevista y otra.
Hyman (op. cit.) señala que en el campo de la antropología, donde esta técnica ha sido
utilizada con profusión, diferentes observadores han extraído conclusiones distintas
respecto a un mismo fenómeno. Las entrevistas no estandarizadas se corresponden casi
exactamente con lo que se llama observación participante, aunque por ésta entendemos
el proceso total que puede incluir otras técnicas observacionales en la recolección de los
datos.
Las entrevistas semiestandarizadas son algo menos flexibles que las no
estandarizadas. Aquí existe margen para la reformulación y la profundización en algunas
áreas, combinando algunas preguntas de alternativas abiertas con preguntas de
alternativas cerradas de respuesta. Por lo general existe una pauta de guía de la
entrevista, en donde se respeta el orden y fraseo de las preguntas. Preguntas como ¿qué
es lo que más le agradaría que se reforme en su sindicato? que están planteadas para
permitir un margen de variabilidad amplio en las respuestas de los sujetos, donde se da a
éstos oportunidades para que contesten según su propio margen de referencia, su propia
terminología, etc., anotando, por lo general, textualmente las respuestas, las que
seguramente serán sometidas a posteriori a un análisis de contenido.
Las entrevistas estandarizadas y los cuestionarios son prácticamente la misma cosa,
solamente que se habla de entrevista estandarizada en situaciones en las que el
cuestionario se aplica por un entrevistador que leerá las preguntas a un respondente. Las
preguntas son presentadas exactamente como figuran en el cuestionario y en su mismo
orden. Las preguntas han sido determinadas por el investigador, no permitiéndose por lo
general que el entrevistador refrasee o introduzca modificaciones. Las preguntas pueden
ser, y por lo general están, “cerradas”; esto es, se le proporcionan al sujeto alternativas
de respuesta donde debe seleccionar unas u otras, ordenarlas, expresar su grado de
acuerdo o desacuerdo, etc. La entrevista estandarizada ofrece algunas ventajas sobre los
otros tipos de entrevista ya que: a) permite hacer comparable la información proveniente
de distintos sujetos; b) facilita la medición, que varía en función directa al grado de
estandarización de la pregunta; c) aparece como más confiable en la medida en que
existe una constancia en los estímulos; d) minimiza los errores que se puedan introducir
en el refraseo de preguntas; e) finalmente, en términos de costos de tiempo y facilidad de
procesamiento de los datos e interpretación, la entrevista estandarizada es insuperable.
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A estas ventajas le corresponden también desventajas: a) existe el problema
semántico; por más estandarizada que esté una pregunta, no es posible siempre
estandarizar el significado que tiene cada pregunta para distintos respondentes; b) una
desventaja adicional está dada por la poca flexibilidad, lo que puede llegar a
comprometer la situación de comunicación.
En los párrafos subsiguientes y en un capítulo especial, nos concentraremos con
mayor detalle en los cuestionarios.
Los cuestionarios son pues similares a las entrevistas estructuradas. El instrumento de
recolección de datos, que es el cuestionario, será sometido a un proceso de control
denominado prueba previa (o pretest). De ese proceso de control resultará un
cuestionario final, que será utilizado en el paso siguiente, o sea, el de la recolección de
datos. Podemos hablar entonces de un cuestionario inicial y de un cuestionario final.
Para efectuar la prueba previa se necesitará entrevistadores y una muestra extraída del
universo que se trata de estudiar. Estas dos cosas serán analizadas más adelante en el
texto.
Cuestionario inicial
Desarrollamos aquí principalmente los tipos de cuestionarios en los que se utilizan
encuestadores para obtener los datos. Existe otro tipo de cuestionario autoadministrado
en el que los propios sujetos leen y registran sus respuestas.
El cuestionario está compuesto de preguntas, espacio para registrar las respuestas y
espacio para registrar la entrevista como unidad.
Denominamos espacio para registrar la entrevista como unidad aquella parte del
cuestionario que contiene los datos para ubicación de los sujetos, el número que recibirá
para su identificación, los datos referentes al encuestador, fecha en que ha sido realizada
la entrevista, su tiempo de duración, etcétera.
Por espacio para registrar las respuestas entendemos una distribución particular en la
superficie de la página. A veces es conveniente (para facilitar tanto la lectura y escritura
por parte del entrevistador como la tarea de análisis de las respuestas) disponer, por
ejemplo, las preguntas a la izquierda de la página y el espacio para las respuestas y
comentarios del entrevistador, a la derecha. Las preguntas pueden ser de diferentes tipos.
Hay preguntas abiertas y cerradas; a veces se aplican también escalas como la Guttman o
la Likert. Una pregunta en el cuestionario puede corresponder a una variable, aunque
puede también pertenecer a una de las dimensiones de la variable o a un indicador. Para
facilitar las respuestas de los R, muchas veces es conveniente reunir las preguntas sobre
una misma área de interés, en “baterías” de preguntas (se puede consultar más
información sobre estas áreas en los capítulos sobre el cuestionario y sobre escalas).
Veamos ahora de dónde salen las preguntas que el investigador va a incluir en su
cuestionario. Lo más inmediato, y no tan obvio, es que aquéllas deben hacer referencia a
lo que el investigador quiere estudiar. Las fuentes para la obtención son, entre otras, las
constituidas por el propio investigador y que se deriven de su sistema conceptual. En
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segundo lugar, los cuestionarios realizados por otros investigadores. En las entrevistas
cualitativas encontrará también suficiente material. Lo mismo ocurre con la consulta de
la bibliografía y los documentos. Por último, haciendo un análisis de contenido del
material de discursos, de contenido de artículos de prensa, artículos de revistas, diarios,
comentarios de radio y televisión, que estén relacionados con la temática de la
investigación, es posible obtener buenas preguntas.
El problema fundamental de la construcción de preguntas es si la pregunta realmente
representa la variable, es decir, si el contenido puede servir como indicador de la
variable. En el caso de una escala, queremos también saber si el contenido de ella indica
la variable. Además, queremos saber si dentro de la escala todos los ítems indican la
misma cosa (cualquiera que sea). Se puede, en el proceso del pretest, verificar esto
comparando las preguntas, estudiando las distribuciones de respuestas y haciendo un
análisis de consistencia interna de los ítems en la escala (ver la escala Likert).
Muestra para el pretest
Cuando el investigador tiene el cuestionario inicial listo con todos sus detalles, procede
con el pretest, es decir, a aplicar ese cuestionario en una pequeña muestra de la
población que va a estudiar. Esta muestra para el pretest es diferente de la muestra que
vamos a aplicar en el paso de recolección de datos, en el sentido de que ahora se trata de
obtener una muestra pequeña del medio que estamos estudiando y que no coincida con la
muestra “final”, en el sentido en que una persona que aparezca en el pretest no lo haga
nuevamente en la muestrafinal.
En el caso en que nuestro campo de estudio sean todos los trabajadores de una fábrica
se puede escoger la muestra para el pretest de los trabajadores de una fábrica similar en
lo que se refiere a alguna variable fundamental. Lo importante en esto es que la muestra
del pretest se relacione lo más posible con la muestra final y que el número que se tome
incluya a unos 30 individuos. Con este número será posible hacer un análisis cuantitativo
de los datos obtenidos en el pretest al lado de una inspección cualitativa —es decir que
se pueden estudiar las distribuciones de las categorías de respuestas, calcular promedios
y estudiar dispersiones y también hacer simples cruces bivariados y además ver si los
ítems funcionan o discriminan—. Todo esto no será posible si aplicamos el pretest a
unas 5 u 8 personas, por ejemplo.
Si el investigador dispone eventualmente de recursos suficientes, no perjudica en
nada el análisis si el pretest es ampliado dos o tres veces; por el contrario, esto acrecienta
la exactitud del procedimiento. Por supuesto, el tamaño del pretest está ligeramente
ligado al tamaño del estudio final. Si el estudio final está calculado para 300 individuos
el pretest es demasiado largo si es de 150 individuos, etcétera.
Entrevistadores para el pretest
Es recomendable que el investigador mismo efectúe una gran parte de las entrevistas del
pretest. Si después va a emplear un gran número de entrevistadores, es recomendable
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también que algunos investigadores asistentes y los mejores entrevistadores participen en
el trabajo de campo del pretest. Las razones para esto son las siguientes: hay todavía
tiempo para aprender algo nuevo con respecto al problema en estudio, que en muchas
ocasiones puede llevar a la reformulación de la hipótesis; pueden introducirse nuevos
indicadores; algunas preguntas pueden tener necesidad de ser reformuladas, etc. En el
pretest el cuestionario inicial no está todavía tan “cerrado” como el cuestionario final;
algunas preguntas están abiertas, las que luego del análisis del pretest se presentarán
como preguntas con alternativas cerradas en la etapa de recolección de datos; en general,
toda la entrevista requiere mucha más sensibilidad durante el proceso que cuando se
llega al cuestionario final. Por ello, sólo los entrevistadores con bastante experiencia
pueden participar juntos con el equipo de investigadores.
Organización y evaluación del pretest
Si unas 5 personas efectúan de 6 a 10 entrevistas, la operación puede estar terminada en
un plazo de dos días. La evaluación del pretest se hace inmediatamente después que se
han efectuado las entrevistas. Algunos puntos que deben profundizarse son los
siguientes:
Examen del cuestionario como un todo y en cada una de sus partes:
¿qué reacción ha tenido el entrevistado con respecto a la entrevista?
¿en qué forma puede lograrse una mayor motivación de parte del R?
¿cuál es la hora (o día) más oportuna para llevar a cabo las entrevistas, y dónde?
(en el lugar de trabajo, en la casa, etc., dependiendo del tipo de entrevista).
¿cuál debe ser la longitud de la entrevista?
¿en qué orden deben colocarse los diferentes grupos de preguntas (baterías)? Por
ejemplo: preguntas sobre deportes, preguntas personales, preguntas sobre aspectos
económicos o políticos.
¿existe alguna posibilidad de que el orden de los grupos de preguntas dañe el
resultado de la entrevista? (Por ejemplo, colocar una pregunta sobre ingreso al
comienzo del cuestionario. Ver el capítulo sobre el cuestionario.)
Examen de cada una de las preguntas:
¿es necesaria la pregunta?
¿podría reformularse?
¿podría agregarse una pregunta suplementaria?
las respuestas alternativas que se han dado son: ¿suficientes? — ¿demasiadas? —
¿no se aplican?
¿hay suficiente espacio? ¿Están escritas de modo que se eviten confusiones?
Al mismo tiempo, o más tarde, hay que estudiar la frecuencia de la distribución de las
19
respuestas (distribuciones marginales). En relación con la forma de la distribución, se
deciden las respuestas alternativas finales. A través de este estudio podemos decidir
cuándo es necesario presentar la pregunta en una forma dicotomizada o tricotomizada o
si dejaremos más posibilidades de respuesta o la pregunta directamente en forma
“abierta”. Si se presentan algunas dudas, es preferible presentar una completa escala de
alternativas, ya que una dicotomización o tricotomización puede hacerse siempre
después, pero lo contrario no es posible; es decir, si sólo dejamos dos alternativas en la
escala, no podremos producir después cuatro, en caso de necesitarlas. En relación con
esto, se hace una simple tabulación cruzada de las variables más importantes, con el
objeto de obtener la primera verificación del resultado de la hipótesis. Las tabulaciones
cruzadas están limitadas a cuadros bivariados, debido al número restringido de casos.
A menudo no se presentan a los R en el pretest las preguntas con distintas categorías
de respuestas, sino más bien preguntas abiertas. Esto ocurre cuando el investigador no
cree conveniente exhibir las diferentes respuestas entre las cuales el R debe elegir,
pensando en que de hecho el sujeto o bien no sabe nada acerca del problema, o que
indicándole las posibles respuestas podría distorsionar la imagen que sobre el objeto
tiene el sujeto. En el primer caso, las respuestas deben ser analizadas después y, si se
cree conveniente, clasificar las diferentes respuestas en alternativas que figurarán en el
cuestionario final con el objeto de facilitar tanto el trabajo del entrevistador como la
codificación posterior.
Sin embargo, muchas veces el investigador entrega ya en el pretest las preguntas
cerradas, en cuyo caso se instruye a los entrevistadores para que lean las alternativas y
soliciten a los R que elijan la respuesta que consideren más exacta o que se ajusta más a
su manera de pensar.
El último paso en el proceso de evaluación consiste en ordenar y enumerar las
preguntas y tipificar el cuestionario nuevamente. Antes de esto, el equipo tiene que
decidir si es necesario efectuar un segundo pretest o si con el primero se ha llegado a
resultados satisfactorios. Ahora vamos a dejar la parte del pretest y a pensar más en otros
requisitos que deben prepararse con la finalidad de proceder a la recolección final de
datos (paso III).
Necesitamos una muestra para el trabajo de campo que no tiene que estar mezclada
con la muestra del pretest; necesitamos también entrenar a los entrevistadores frente al
trabajo de campo. Este último trabajo se hace en relación con el cuestionario final que se
debe tener listo después de la evaluación del pretest.
Diseño de la muestra
Si fuera posible, debiera investigarse toda la población. En la mayoría de los casos, la
población es muy numerosa y el presupuesto del investigador, limitado. Por lo tanto,
debe efectuarse una representación al azar de la población. El tipo de diseño de la
muestra que debe utilizarse depende del objetivo del estudio, y de la unidad de análisis
que se utilizará, de su distribución geográfica y de la distribución de las otras variables
20
fundamentales. En uno de los capítulos de este libro se entrega una corta introducción
referente a los principales tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas.
Hay varias maneras de construir muestras, y la pregunta que tiene que responder el
investigador es qué representa realmente la muestra para su estudio. En caso de que el
estudio sea descriptivo y queramos predecir la distribución en la población (valores
paramétricos) la muestra debe ser probabilística. Pero cuando el estudio tiene como
objetivo establecer las relaciones entre variables de tipo exploratorio, la probabilidad no
es el único e indispensable requisito.
Para mostrar la relación entre la fuerza de gravedad, tiempo y longitud, Newton no
necesitó recurrir a una muestra representativa de todos los objetos pesados del mundo,
para incluirlos en una situación experimental. Muchas veces da más seguridad de
predicción elhecho de mostrar la misma tendencia en una muestra pequeña una y otra
vez durante distintos periodos que elaborar una investigación grande que explique todo.
No es necesario que el investigador domine, en un estudio sociológico, cada aspecto
teórico de la muestra, pero sí es un requisito indispensable la cooperación de un estadista
en el caso en que sea necesario. Desgraciadamente los diseños de muestras demasiado
complejos no pueden ser aplicados, puesto que las informaciones fundamentales en las
cuales la muestra ha sido tomada son incompletas, impracticables, etcétera.
Entrenamiento de los entrevistadores
En los países en que los entrevistadores para hacer estudios no son profesionales, el
investigador tiene que seleccionar y entrenar un buen equipo. El proceso de selección y
entrenamiento de los entrevistadores puede empezar junto con el pretest (en el cual,
además, pueden intervenir algunos entrevistadores). Normalmente el investigador
encuentra las personas apropiadas entre los estudiantes de su misma y/o de diferentes
disciplinas.
Si suponemos que las personas no poseen experiencia anterior en entrevistas, el
primer paso es procurarse un cuestionario estándar para el entrenamiento. Este
cuestionario incluye diferentes tipos de preguntas, hojas sueltas para responder e
instrucciones para los entrevistadores. A éstos deben dárseles algunas lecciones acerca
de la teoría de la entrevista y de la aplicación de los cuestionarios. En seguida, hay que
reunirlos en pequeños grupos, con el cuestionario de entrenamiento de entrevistas que ha
preparado. Luego, hacer que uno entreviste a otro ante el investigador que sigue el
procedimiento cuidadosamente (en suma, un juego de role-playing).
Hay equipos técnicos más avanzados, que se llaman laboratorios de entrevistas. Estos
“laboratorios” pueden consistir en algunas salas especialmente preparadas con
micrófonos y amplificadores y también una sala de conferencias, con un espejo one way.
Naturalmente, esta forma de preparar a los entrevistadores pertenece más a instituciones
grandes en universidades. Estos “laboratorios” permiten llegar a cursos regulares en los
cuales el participante recibe un diploma y tiene oportunidad de ingresar en un grupo
profesional de entrevistadores con su propio código de ética, etc. Sin embargo,
21
reduzcamos las aspiraciones a la versión más accesible presentada: el investigador
efectúa una selección de entrevistadores en esta primera visita de entrenamiento. Ni las
personas demasiado tímidas ni las que presumen de su excelencia como entrevistadores
llegan a ser buenos entrevistadores. Toda persona que trate de predisponer la entrevista a
uno u otro lado no es recomendable. Para predecir si una persona va a ser buen o mal
entrevistador, una experiencia vasta como entrevistador y los estudios teóricos de la
entrevista por parte del investigador serán de gran ayuda.
Habrá siempre un relativo grado de ventaja en la tarea de llevar a cabo las entrevistas
a largo plazo. Entrevistadores que son excelentes en un tipo de estudio pueden ser
mediocres en otro; y entrevistadores que han sido mediocres en el comienzo de la
colección de datos pueden resultar las mejores personas para convencer a los R que en
un principio rehusaron ser entrevistados.5
Cuando el investigador tiene un equipo de entrevistadores capaces y bien entrenados,
el cuestionario de la investigación final se presenta junto con las instrucciones para los
entrevistadores. Llevará algún tiempo al entrevistador manejar todos los formularios y el
cuestionario. Antes de empezar el trabajo en el campo, el equipo de investigación debe
cerciorarse de que los entrevistadores han comprendido estas instrucciones y dominan el
cuestionario, pues de lo contrario sólo conseguirían verse confusos o inseguros (ver
también el capítulo sobre la organización del trabajo de campo).
PASO III: LA RECOLECCIÓN DE DATOS. EL TRABAJO EN EL CAMPO
El trabajo en el campo debe planearse y llevarse a cabo con precisión y seguridad. En un
estudio de tamaño normal, digamos de unos 500 casos, la parte principal de las
entrevistas (un 70%) debe ser obtenida en un plazo de cinco días después de su
comienzo en el campo de trabajo. El número de entrevistadores y recursos deben
calcularse sobre estas cifras. Por supuesto que depende mucho del tipo de estudio que se
lleve a efecto. Algunas entrevistas tienen lugar en áreas rurales, otras en parte de
ciudades que no tienen muchos medios de comunicación. De todos modos, no es
necesario justificar una demora demasiado prolongada de la recolección de datos, por
causa de dificultades que pudieran producirse. En muchos estudios es fácil encontrar
dificultades de diferentes tipos.
Si el estudio se va a llevar a cabo en un pueblo, por ejemplo, se puede enviar allí a
unos 30 entrevistadores por un periodo de cinco días, que vivan cerca de la central de
entrevistas (podría, perfectamente, ser un hotel), con instalaciones de teléfonos y
comunicaciones y en un lugar céntrico. Los entrevistadores están precisamente para
cierto propósito y para eso se les está pagando.
Los R se dividen de tal modo que todos queden próximos. A cada sector geográfico se
le da un entrevistador, etc. Los entrevistadores, por ejemplo, tendríamos que informar
por cada cinco entrevistas a la central, con objeto de que dichas entrevistas sean
debidamente verificadas, etc. Serán cinco días sobrecargados, pero posiblemente el
estudio será realizado de una manera eficiente.
22
Un problema en toda recolección de datos primarios es el tipo de dificultades que se
presentan para obtener el total de las entrevistas. Hablamos de pérdida de datos. La
pérdida de datos puede ser en la forma de pérdida de la entrevista entera o de parte de
ella. En el primer caso, es la pérdida de la unidad, y en el segundo, es un vacío en la
matriz de datos. Nos preocuparemos aquí de la primera posibilidad.
La gente puede rehusar las entrevistas por diversas causas imaginables. En una
encuesta al azar de 500 R una serie de inconvenientes puede aparecer. No es fácil tomar
simplemente a alguna otra persona para sustituir los individuos que rehúsan la entrevista.
Sin embargo, existe cierto porcentaje de entrevistas que el investigador obtendrá
fácilmente, digamos alrededor del 70-75%, y hay un 20% difícil de obtener. Mientras
más alto sea el porcentaje que deseemos obtener, más alto será el costo y el trabajo que
tendremos en las últimas entrevistas. Teóricamente, podríamos viajar a Europa, por
ejemplo, para obtener las entrevistas de algún R que está allí de visita durante el tiempo
de nuestra investigación. El costo, sin embargo, y el tiempo ponen límite a los altos
porcentajes y tenemos que continuar el estudio sin lograr el 100%. Todo lo que se
obtenga superior al 90% es aceptable, si usamos los estrictos criterios mencionados.
Es necesario recordar algo que justifique el rigor de nuestro criterio: el último grupo
de 10% que obtenemos es un grupo socialmente especial en el sentido de que son
personas difíciles de ubicar. Podría tratarse de una específica forma de personalidad que
rehúse todo lo que se haga en sociedad, incluyendo las entrevistas; podrían ser personas
inestables y difíciles de localizar; podría tratarse de enfermos, etc. Esto es,
probablemente un grupo más interesante de estudiar con respecto a algunas de nuestras
variables y por eso no puede ser sustituido por otro tipo de personas.
PASO IV: EL PROCESAMIENTO DE DATOS
Bajo el título de procesamiento de datos encontramos subtítulos como “codificación”,
“perforación”, “reproducción”, etc. En la siguiente representación introductora del
proceso de un estudio tipo survey, tocaremos muy brevemente algunos aspectos y
dejaremos que el lector investigue sobre el particular en otros capítulos del libro.
Codificación
Codificación es el traslado de categorías de respuestas a un lenguaje simplificado (cifras)
con el objeto de efectuar el proceso de análisis dentro del espacio adecuado en la tarjeta
IBM u otras tarjetas perforadas.
En el procesode codificación usamos una lista de códigos que, como un diccionario,
da la correspondiente connotación de una categoría en otro idioma. Damos a
continuación un ejemplo de código:
23
Se puede estudiar más en detalle la codificación en el capítulo que trata el asunto.
Perforación de las tarjetas
Cuando los datos crudos han sido codificados en una hoja especialmente dibujada para
estos fines o simplemente se han codificado en el cuestionario en uno de los márgenes, el
próximo paso es perforar las cifras en las columnas de la tarjeta de datos. De este modo,
obtendremos para cada individuo una tarjeta (o un grupo de tarjetas si el número de
variables es numeroso); dentro de la tarjeta, cada columna o grupo de columnas
representará una variable o una “pregunta” en el cuestionario; en cada columna la
posición corresponderá a la respuesta alternativa escogida por el R.
La perforación es un procedimiento relativamente rápido. Las tarjetas necesitan
también ser verificadas y pueden ser reproducidas con el objeto de obtener una o más
copias del juego inicial de tarjetas. Todo este trabajo es efectuado por máquinas
especiales que pueden ser alquiladas comercialmente. En muchos departamentos
universitarios y otras instituciones científicas existe, además, una oficina especial para
computaciones que ofrece esta clase de servicios.
Una pregunta es de especial importancia para el investigador con respecto al
procesamiento de datos: ¿cuándo es recomendable usar computadoras, cuándo una
clasificadora y cuándo simples técnicas, como la técnica con tarjetas Mc Bee, o
simplemente hacer el análisis directamente en tablas, sin transferir el material a tarjetas?
Esto depende del número de casos que tenga el estudio, el número de variables utilizadas
y de la complejidad del análisis que se quiere utilizar.
Para un pretest con más o menos 30 a 50 casos, las tarjetas Mc Bee habitualmente
ofrecen la mejor solución. Para un estudio de alrededor de 200 a 600 casos con un
número de variables no muy grande y con el fin de no complicar el procedimiento
analítico, las tabulaciones cruzadas en un simple distribuidor de tarjetas (clasificadora)
es el más económico de los métodos en tiempo y dinero y permite cambios inmediatos
en el plan de análisis. Para materiales más amplios, una computadora ofrece la mejor
alternativa.
Usando máquinas clasificadoras corrientes, máquinas estadísticas o servicios de
computadoras, el investigador obtiene las distribuciones de sus variables con sus
24
respectivas características, como promedios, dispersiones, etc. A partir de esta
información, procede a diseñar un plan para el análisis.
PASO V: ANÁLISIS
A través de la información obtenida de los datos, el investigador continúa su labor
haciendo un proyecto de tabulaciones cruzadas, incluyendo correlaciones, tests de
significación estadística y otros procedimientos analíticos que desee aplicar y que se
corresponden con su sistema de hipótesis.
PASO VI: PRESENTACIÓN
La presentación final de los hallazgos deberá ser efectuada de tal manera que muestre
sus resultados en forma sistemática y compacta. Asimismo, la presentación debe incluir
un apéndice metodológico en el cual el cuestionario y otros detalles en la recolección de
datos y proceso se encuentren debidamente explicitados. Esto se realiza con objeto de
hacer más fácil a otros científicos la investigación del sistema empleado, efectuar
réplicas y reconstrucciones de preguntas y cuestionarios y, de esta manera, avanzar en la
teoría.
COMENTARIOS FINALES
Si vemos el diagrama al inicio de este capítulo, en el que se aprecian los diferentes pasos
que sigue una investigación, notamos una flecha entre el paso V y el paso I. Esta flecha
representa la interconexión del paso de análisis con el paso lógico de la formulación de
nuestra hipótesis. Este paso representa la interpretación y consiste en confrontar los
resultados hipotéticos que se derivan de la teoría con los hallazgos empíricos. La
confirmación de una hipótesis o la refutación de la misma tienen consecuencias
importantes; y a este respecto es importante justificar, por ejemplo, tanto la presencia
como la ausencia de correlaciones. Es señal de poca ética profesional presentar en el
informe de investigación solamente aquellos hallazgos que coinciden con nuestras
hipótesis o, peor, con nuestros puntos de vista, e ignorar los que no coincidan.
Cuando analicemos en el próximo capítulo el proceso de investigación, notaremos la
manera de ver una investigación tipo survey como un pasaje entre el sistema de hipótesis
y el análisis con el trabajo de corrección de datos ubicado en una forma intermedia. Es
decir, al suprimir el paso I y el V, no habrá una investigación explicativa. Suprimiendo
los pasos intermedios II, III y IV, no habrá verificación empírica del I y no se puede
tampoco efectuar el paso V.
25
II. EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN
JORGE PADUA
EL PROCESO de investigación está constituido por una serie de partes íntimamente
relacionadas. Del conocimiento de tal interconexión y de su manejo correcto a lo largo
de toda la dinámica del proceso dependerá el resultado sustantivo de la investigación
misma.
Las partes principales del proceso aparecen enumeradas en el diagrama del capítulo
anterior. De esas partes, son dos las que desempeñan un papel fundamental: el marco
teórico y el análisis. La recolección de datos en sí, cualquiera que sea su grado de
sofisticación, es un instrumento que garantiza el paso del marco teórico a la verificación
del mismo.
La afirmación expresada en el parágrafo anterior se hace más explícita cuando se
entiende que el marco teórico inicia el proceso y da lugar a una problemática expresada
a priori, en la forma de un conjunto de proposiciones que, si se presentan en forma
aislada, caracterizarán un estudio como descriptivo; si están interconectadas o
interrelacionadas con otras proposiciones, lo caracterizarán como explicativo.1
Todo problema de investigación comienza siempre como un problema de
teorización.2 La primera tarea del investigador es la de la codificación de la realidad, y
esa codificación sólo puede ser realizada según una teoría (implícita o explícita). Matilda
Riley3 presenta un diagrama del proceso de investigación que concentra el interés en las
tres partes principales del proceso: la teoría, los métodos empíricos para la recolección y
la realidad o fenómenos sociales concretos. El diagrama aparece a continuación.
La teoría sociológica es el conjunto de proposiciones y definiciones extraídas de la
26
realidad social y que explican los fenómenos sociales concretos. El modelo conceptual
es construido a partir de términos generales, definiciones y supuestos de la teoría o de
una porción de ella. Este modelo señala cuáles son los problemas más significativos, las
maneras como se seleccionarán los datos, la selección del diseño más correcto, así como
la búsqueda de orden o de patrones entre ellos y la interpretación de los hallazgos de
investigación.
El objetivo de la investigación señala los elementos en el modelo que van a ser
investigados; pero, repetimos, es el modelo el que señala los supuestos que están por
detrás de los elementos. Sin embargo, los objetivos de la investigación pueden ser
también la selección de un modelo.
El diseño de investigación se refiere al conjunto particular de métodos seleccionados
por el investigador tanto para la búsqueda de nuevos hechos como para la determinación
de sus conexiones. Aquí se decide cómo se van a seleccionar los datos, cuáles serán los
métodos analíticos, cómo se va a formular el problema, qué tipos de instrumentos
específicos se van a utilizar, cómo se va a realizar el pretest, etcétera.
En la fase empírica el investigador es guiado por la teoría sociológica, y el modelo
hacia los fenómenos sociales concretos que, en términos de hechos sociales, contrastarán
sus hipótesis teóricas.
En la fase interpretativa se comparan los hechos con su teoría inicial examinando las
consecuencias que tienen para la teoría la comprobación orefutación de las hipótesis.
Así, pues, el problema básico es un problema de teorización. Sin embargo, cuando se
habla de teorización, por lo general se hace referencia a dos niveles distintos, pero
relacionados: a) el nivel conceptual y racional de conceptualización, que define el
significado nominal de una ciencia, y b) el nivel de teorización para la investigación, es
decir, el nivel empírico, que le da el significado operacional a una ciencia.
Ambos niveles de teorización están relacionados en el sentido de que debe existir una
correspondencia real entre el significado nominal de una ciencia y su significado
operacional; es decir, debe existir un isomorfismo entre ambos niveles para que el
resultado de la operación científica sea conocimiento.
Hay todo un problema epistemológico en las ciencias sociales que proviene de la falta
de correspondencia entre el significado nominal y el significado operacional, dificultad a
la que se han propuesto algunas soluciones parciales, que desafortunadamente por su
carácter de parciales no han resuelto el problema de una manera satisfactoria. Por el
carácter práctico e introductorio del manual, tocaremos muy de lado la consideración de
las soluciones propuestas, prefiriendo enfrentar el problema desde una perspectiva
diferente.
Los problemas de teorización pueden ser vistos desde la teoría hacia la investigación,
o desde la investigación hacia la teoría. Si bien esto no significa desplazar el problema
de la ausencia de isomorfismo entre los niveles de significación y los niveles
operacionales, sí implica un desplazamiento de la importancia relativa que se da a los
enfoques en la resolución del problema. Si uno mira el problema desde la teoría hacia la
investigación, la preocupación deviene casi exclusivamente epistemológica; si la
27
perspectiva va de la investigación a la teoría el problema es más técnico, más
pragmático. No se trata de dar a una u otra perspectiva un status superior o inferior. Si
tomamos la perspectiva técnica en este texto, lo hacemos conscientes de que, si bien las
soluciones se concentrarán en problemas operacionales, éstas dependerán —sin ninguna
duda— de los resultados y del nivel alcanzado por la disciplina en la resolución de sus
problemas a nivel sustantivo.4
Por operacional debe entenderse una solución que corresponda al nivel de las
necesidades pragmáticas de realizar una investigación empírica, sin dejar de lado los
problemas de significado nominal. La aclaración es válida, sobre todo para diferenciar
operacional de operacionalismo; esto es, de la práctica que consiste en suprimir los
significados nominales en beneficio de operaciones específicas y uniformes.
DISTINTOS TIPOS DE INVESTIGACIONES
La investigación científica tiene como sus objetivos teóricos más generales dar
respuestas inteligibles, confiables y válidas a preguntas específicas o problemas de
investigación. Las respuestas se dan por lo general en términos de qué (o cómo), dónde,
cuándo, de dónde y por qué. Sin embargo, no toda investigación tiene como propósito
responder a todos los interrogantes, existiendo la posibilidad de que se trate de responder
solamente a alguno de ellos. Toda investigación comienza, pues, con algún tipo de
interrogante, que tratará de ser resuelto en los términos citados.
La formulación del problema de investigación es uno de los pasos principales y más
difíciles de resolver en cualquier diseño de investigación. El tipo particular de estilo
cognoscitivo de una investigación de carácter científico exige del investigador no
solamente claridad en la formulación del problema a investigar, sino también
especificidad en términos del tipo de respuesta que se busca a tipos específicos de
preguntas.
Si en un comienzo los intereses del investigador pueden ser de carácter muy amplio,
en términos de la investigación concreta siempre hay que tener bien claro qué es lo que
se está buscando, y el tipo de información que dará la respuesta a sus preguntas. Por
ejemplo, el investigador puede tener como área de interés general aspectos vinculados al
sindicalismo, e imponerse como objetivos buscar la resolución de algunos interrogantes
sobre sus características, organización, etc. Pero para los propósitos de la investigación,
el problema tiene que ser formulado de manera más específica, buscando las respuestas
al nivel de los cinco interrogantes formulados más arriba. Hay que plantear preguntas
tales como: ¿cuántos sindicatos hay?, ¿quién los dirige?, ¿cómo están organizados?, ¿con
qué tipo de ideología operan?, ¿a qué tipo de sindicalismo representan?, ¿cuáles son las
relaciones con las bases?, ¿por qué se dan esos tipos y no otros?, etcétera.
La bibliografía especializada acostumbra diferenciar los estudios o diseños de
investigación —según el tipo de pregunta que el investigador plantee— en estudios
exploratorios, descriptivos y explicativos.
Los estudios exploratorios son preponderantes en áreas o disciplinas en donde las
28
problemáticas no están suficientemente desarrolladas, de manera que el investigador
tiene como propósito “ganar familiaridad” con la situación antes de formular su
problema de manera específica.
Por ello, antes que concentrarse en observaciones particulares, la estrategia de
investigación consiste en buscar una mayor dispersión posible en las observaciones. En
las ciencias sociales, donde las teorías no están formuladas en forma precisa, los estudios
exploratorios son necesarios ya sea para la precisión o examen en profundidad de
algunos de los supuestos de la teoría, para la construcción de esquemas clasificatorios
provisionales, para detectar algún modelo aún no formulado en forma explícita, o bien
para facilitar la generación de algunas hipótesis que serán puestas a prueba
posteriormente con algún diseño explicativo. Aquí es conveniente repetir que el
investigador siempre opera con alguna clase de “modelo” conceptual, con alguna clase
de “teoría” sobre la naturaleza del fenómeno o de la situación; por eso la dificultad
principal de la aproximación exploratoria puede residir en la creencia, por parte del
investigador, de que puede desprenderse a voluntad de sus estereotipos o prenociones.
En la medida en que el tipo de estudios exploratorios involucra por lo general un tipo
de “inmersión total” del investigador en la situación, éstos han sido tradicionalmente
preferidos por antropólogos y algunos psicólogos sociales, utilizando la observación
participante como técnica para la recolección de datos.
Un obstáculo importante para este tipo de estudios puede sintetizarse en el efecto que
dos vertientes tienen sobre la validez interna y externa de los resultados de la
investigación: a) problemas de error, particularmente cuando se utiliza como técnica de
recolección de datos algún tipo de observación participante (por ejemplo, se producen
modificaciones en la estructura de los grupos, en el comportamiento de los miembros,
existiendo escasez de control sobre los sesgos potenciales que el investigador pudiese
introducir en el registro de la información, etc.), y b) problemas de comparabilidad con
otras investigaciones del mismo carácter, y que en general se derivan de la falta de
sistematización.
Los estudios descriptivos son más específicos y organizados que los estudios
exploratorios, ya que las preguntas aparecen guiadas por taxonomías, esquemas
descriptivos o tipologías; en estos estudios el interés está enfocado en las propiedades
del objeto o de la situación a ser clasificadas en el interior de estos esquemas. Los
estudios descriptivos dan por resultado un diagnóstico.
Hanz Zetterberg5 sistematiza en forma precisa las aproximaciones que enfatizan
definiciones y las que enfatizan proposiciones, sistematización que permite una
distinción bastante clara en los diferentes significados de la palabra “teoría”, según ésta
responda al interrogante de los porqués o al de los cómos; esto es, según enfoque su
interés en la explicación o en la descripción.
La palabra “teoría” se reserva para los sistemas proposicionales,es decir, aquéllos
donde la unidad es la proposición, y donde las proposiciones ordenadas constituyen el
sistema de organización conceptual que, aplicado a las unidades de interés de la
disciplina, da por resultado una explicación.
29
La palabra “taxonomía” se aplica a la interrelación de definiciones; una taxonomía es
un esquema de definiciones ordenadas que definen tanto el objeto de interés de una
disciplina como las propiedades del objeto o de la situación a los que hay que prestar
atención. La aplicación de la taxonomía a un nuevo objeto permite un diagnóstico o una
descripción. En un apéndice adjunto a este capítulo presentamos ejemplos de taxonomía
en botánica y psicología y una tipología sociológica.
Los estudios explicativos dan respuestas a los porqués. La respuesta se ubica dentro
de la lógica de las explicaciones científicas, a través de teorías organizadas de manera tal
que dan cumplimiento a la condición doble de verificación lógica y de verificación
empírica. Lógica en el sentido de consistencia entre las proposiciones que integran el
sistema; empírica en el sentido de correspondencia del sistema proposicional con la
realidad empírica. En la fase explicativa de la investigación, el investigador separa —
como dice Piaget—6 lo verificable de lo reflexivo o intuitivo, elabora métodos adaptados
a la problemática, métodos que son a la vez de análisis y de verificación.
El concepto de “ley” pasa a desempeñar un papel importante en el aparato conceptual.
Mario Bunge7 especifica cuatro significados distintos de la palabra “ley científica” que
resultan de extrema utilidad tanto para la especificación de los problemas como para la
determinación del nivel de preguntas que plantea una investigación de carácter
explicativo. La especificación de Bunge sigue de cerca las preguntas que Zetterberg8
sugiere que se realicen a una disciplina, para la determinación de su grado de
cientificidad.
Para la ejemplificación de los cuatro significados de la ley científica, seguimos de
cerca a Bunge y su ejemplo de la ley de Newton del movimiento:
1) El primer significado de ley científica (significado ontológico), para Bunge, es la
ley como denotando toda relación constante y objetiva en la realidad; es decir, la ley
como estructura nómica, de pautas invariables al nivel óntico, como pauta objetiva. La
ley del movimiento de Newton sería la expresión de una pauta objetiva del movimiento
mecánico, pauta que no sería ni verdadera ni falsa sino que simplemente es.
2) El segundo significado de la palabra ley es la ley como enunciado nomológico o
como enunciado de ley; es decir, una hipótesis general que tiene como referencia la ley
entendida en su primer significado. En este caso la ley es una pieza de conocimiento,
expresado en forma proporcional. Este tipo de enunciado nomológico nace del hecho de
que, en la medida en que no es posible captar las leyes en su significado óntico en toda
su pureza, se construyen estos enunciados nomológicos que pertenecen a un modelo de
la realidad, modelos que son ideales y que son reconstrucciones cambiantes de las leyes
objetivas en el pensamiento científico. Estos enunciados nomológicos son lógicamente
necesarios en la medida en que entran en conexión con otros enunciados nomológicos;
pero son fácticamente contingentes en la medida en que los enunciados son perfectibles,
o solamente válidos en cierto dominio. En el ejemplo de la ley del movimiento de
Newton, el enunciado de ley se expresa en la designación de la fórmula “fuerza = masa ×
aceleración”.
3) El tercer significado de ley es la ley como enunciado nomopragmático, que
30
designa toda regla mediante la cual puede regularse una conducta. En este caso la ley
opera como regla de acción, mediante la cual, siguiendo el ejemplo de Newton, es
posible predecir o controlar la trayectoria de cuerpos. Aquí la ley denota relaciones
invariantes a nivel pragmático, que operan como guías para la acción con fundamento
científico, ya que se derivan de los enunciados nomológicos. Esta distinción entre
enunciados nomopragmáticos y nomológicos es importante según Bunge, ya que nos
permite establecer una distinción entre explicación y predicción. Los enunciados
nomológicos constituyen sistemas lógicamente organizados u organizables, que sirven
para la explicación. Los enunciados nomopragmáticos, que se derivan de los enunciados
nomológicos, son las herramientas para la predicción.
4) Finalmente, el cuarto significado de la palabra ley es la ley como enunciado
metanomológico, que designa todo principio general acerca de la forma y del alcance de
los enunciados de ley. Aquí estamos a nivel de la ley como prescripción metodológica,
en la medida en que los enunciados metanomológicos son enunciados explícitos de leyes
acerca de las leyes que sirven de guía para la construcción de teorías. El significado de
ley está entendido como cierta pauta de la conducta humana en relación con cierto tipo
de objetivos y cierto tipo de datos empíricos.
TEORIZACIÓN EN LA INVESTIGACIÓN
Puede hablarse entonces de dos niveles de teorización, el nivel taxonómico (donde se
hace hincapié en las definiciones y cuyo resultado será una taxonomía o una tipología o
un esquema clasificatorio); y de un nivel teórico proposicional, la teoría propiamente tal,
donde se incluye tanto el problema de las definiciones conceptuales cuanto la
interrelación de proposiciones con el propósito de explicar.9
Los conceptos y constructos incluidos en el nivel de la teoría son abstracciones
formuladas a partir de generalizaciones de observaciones particulares, que son definidas
nominalmente y que proporcionan el nivel de significado o de sentido del sistema. Los
constructos y los conceptos tienen significados similares, siendo los constructos
conceptos de un nivel más alto de abstracción que tienen como base conceptos de un
nivel de abstracción de bajo nivel. Conceptos y constructos son introducidos en la teoría
por medio de definiciones o por medio de operaciones. En el caso de ciencias empíricas
se trata de desarrollar un sistema conceptual que tanto a nivel de definiciones nominales
como de definiciones operacionales permita el contraste de la teoría con la realidad.
Los conceptos entonces describen los fenómenos y en general tienden a ser de dos
tipos: conceptos categóricos que son complejos y que se miden a nivel de categorías
nominales; y las variables que representan dimensiones de los fenómenos admitiendo
grados de variación que se miden a niveles ordinales, intervalares o racionales.
El concepto es pues un nombre, hay que agregarle una definición. Cuando se ordenan
conceptos y definiciones se obtienen esquemas descriptivos que nos sirven para
clasificar o diagnosticar la realidad.
Las definiciones10 son una forma de “explicar”, si atendemos al significado
31
etimológico de la palabra (desplegar, hacer las cosas planas, más claras, más
comprensibles). Pero en las “explicaciones”, por definición, solamente existe un
intercambio de símbolos. La definición implica pues un problema semántico, y el
objetivo principal es la clarificación de significados. Esta clarificación de significados es
el primer paso importante en la clarificación de eventos. Además, y ése es el fundamento
de todos los sistemas definicionales, facilitan la comunicación a nivel profesional,
homogeneizando el lenguaje.
Se acostumbra diferenciar dos clases principales de definiciones, existiendo dentro de
cada una de las clases diferentes tipos:
a) Las definiciones nominales. Son simples convenciones lingüísticas que no
expresan ningún valor de verdad. Son simplemente una indicación sobre cómo utilizar el
lenguaje, y cuyos significados son dados en forma relativamente arbitraria. Este tipo de
definición opera solamente en el nivel simbólico y lingüístico, y son juzgadas en relación
a su utilidad. Esto es, entre dos definiciones, no es el caso discutir sobre cuál es la más
verdadera, sino cuál es la más útil. De las definiciones nominales la más utilizada es la
convencional aristotélica, en laque se definen los fenómenos por medio de dos
atributos: un genus proximum y una differentia specifica; el genus proximum es un
atributo que el fenómeno o concepto a definir comparte con una clase más amplia de
fenómenos, y la differentia specifica, un atributo peculiar a la categoría definida. En
resumen, una definición nominal introduce una nueva expresión, ya sea a través de una
nueva palabra o de un símbolo o de una frase compuesta por medio de una serie de
criterios racionales.
b) Las definiciones reales. Operan en el nivel simbólico y además en el nivel
referencial. Las definiciones reales son en sí hipótesis que expresan un valor de verdad.
Una definición real, para ser válida, necesita ser probada empíricamente como tal. Por
consiguiente, las definiciones reales se juzgan en función de su valor de verdad y se
establecen mediante la investigación empírica. Lo que el investigador busca mediante
una definición real no es solamente lo que la palabra significa, sino cuáles son los
referentes del concepto y cuáles son sus propiedades observables.
Una definición real, en un sentido más estricto, es un tipo particular de proposición:
una proposición universal afirmativa. Por ejemplo, cuando definimos “hombre” como
bípedo implume, estamos implicando que cualquier cosa que sea bípeda e implume es
hombre, y que cualquier hombre debe ser bípedo e implume. Si bien toda definición real
es una proposición, no toda proposición es una definición real, en la medida en que estas
últimas no solamente tienen consecuencias lógicas, sino además ontológicas; esto es,
tienen significado real y significado empírico. La proposición “todos los hombres son
mortales” es verdadera como proposición lógica, pero no es una definición real, ya que
no todos los mortales son hombres.
Carl Hempel (op. cit.) establece una diferenciación importante entre definiciones
reales, definiciones analíticas y definiciones empíricas, que es muy útil, ya que permite
hacer más flexible el concepto de “definición real” tradicional, demasiado sujeto a las
nociones de atributos y de naturaleza-esencia. Para Hempel las definiciones analíticas
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requieren como criterio de validación solamente una reflexión sobre los significados de
las expresiones que las constituyen, mientras que las definiciones empíricas requieren el
análisis empírico. Más adelante presentamos algunos ejemplos de P. Lazarsfeld, que
basándose en las conceptualizaciones de Hempel, sugiere un método para la
operacionalización de variables, mediante la idea de pasaje de conceptos a indicadores.
Proposiciones e hipótesis
Cuando se conectan conceptos tenemos un juicio teórico; por ejemplo: a más alta la
extracción de clase de un alumno, mayor la probabilidad de que éste tenga un
rendimiento alto en la escuela primaria. Estas conexiones entre conceptos están
justificadas tanto a nivel teorético, cuando el investigador provee las razones acerca de
por qué los conceptos deben conectarse de esa forma y no de otra (por ejemplo, en el
juicio anterior aduciendo el efecto de la socialización diferencial por clase social, las
expectativas de los maestros, etc.), cuanto a nivel operacional, es decir, a nivel de cómo
se conectan los conceptos, especificando los parámetros del juicio (por ejemplo,
especificando si la relación es lineal, curvilinear o potencial; si los coeficientes
representan la unidad o una fracción de ella; si la relación es positiva o negativa).
Proposiciones, hipótesis y enunciados se utilizan por lo general como sinónimos,
aunque en el sentido técnico pueden significar cosas distintas. Por lo general, los
investigadores hablan indistintamente de proposición o de hipótesis, mientras que los
epistemólogos utilizan con mayor frecuencia las palabras “enunciado”, “proposición” e
“hipótesis” con un carácter más preciso.
Por proposición vamos a entender “cualquier generalización que puede probarse
como consistente o inconsistente con respecto a otras generalizaciones que forman parte
del cuerpo organizado de conocimiento; las proposiciones científicas, además, deben ser
sometibles, directa o indirectamente, a la verificación empírica”. Una hipótesis es un
juicio de carácter conjetural. Para W. I. Beveridge,11 la hipótesis “es la técnica mental
más importante del investigador y su función principal es sugerir nuevos experimentos o
nuevas observaciones”. Cuando se habla de hipótesis, por lo general el investigador se
ubica en una lógica de tipo deductivo, donde las hipótesis son algunas implicaciones de
la teoría que esperan verificación.
Para Zetterberg (op. cit.) las proposiciones teoréticas o de alto valor informativo son
aquellas que “pueden ser probadas como incorrectas por un gran número de distintas
maneras”, esto es, las que dan cuenta de una gran variedad de eventos. Galtung define
las hipótesis como conjunto de variables interrelacionadas y una teoría como conjunto de
hipótesis interrelacionadas.12
Como puede verse, no existe distinción sustancial entre la definición de proposición
de Zetterberg y la definición de hipótesis de Galtung. En el fondo están hablando de la
misma cosa: Galtung, desde la perspectiva de la matriz de datos, y Zetterberg, desde las
teorías de la axiomatización. Para los propósitos de la investigación empírica, los
criterios de Galtung son algo más operacionales que los de Zetterberg. El primero
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sostiene que una hipótesis es una oración o sentencia acerca de cómo se distribuyen un
conjunto de unidades en un espacio de variables. Para el lenguaje de la matriz de datos,
las hipótesis tienen la forma siguiente: a) se da una unidad (mesa, clase social); b) una o
más variables (color, participación política); c) las variables tienen valores (rojo, azul,
etc.; alta, media, baja); d) puede hacerse referencia a un conjunto de unidades con más
de un elemento, y e) puede referirse a un atributo o propiedad de la unidad.
A diferencia de Zetterberg, Galtung concibe hipótesis de una variable (descriptiva):
esta mesa es verde y alta; de dos variables: a mayor clase social, mayor participación
política; o multivariatas, en cuyo caso comenzamos a hablar de sistema de hipótesis, tal
como, por ejemplo, aparece en el diagrama del capítulo I, donde además de hacer
referencia a un atributo o propiedad de una unidad, establecemos vínculos —que pueden
ser causales— ya sea entre distintas propiedades de una unidad, ya sea de interrelación
entre distintas unidades y propiedades.
Hasta aquí lo que importa destacar es la idea de explicitar las proposiciones o
hipótesis. Es aconsejable hacer algunos esfuerzos para llegar a un máximo de
axiomatización de la teoría, entendida ésta como sistema proposicional o de hipótesis.
La explicitación de las proposiciones y de las definiciones, y su tratamiento teórico a
través de la reducción de matrices (combinando proposiciones con definiciones o
proposiciones con proposiciones), tienen la ventaja de hacer visibles todas las ideas
implícitas en algunas ideas dadas.13
Una vez explicitadas las proposiciones, el siguiente paso es la verificación de éstas (si
se trata de hipótesis/proposiciones aisladas) o de las interrelaciones entre las
proposiciones, en esquemas multivariatos.
La verificación en el caso del conjunto de proposiciones interconectadas consiste en
ver cuán bien (cualitativa y/o cuantitativamente) se ajusta esta estructura con la
estructura empírica que indican los datos.
Aunque la idea es simple, de ningún modo es sencilla. Llegar a la formalización no es
tarea nada fácil, principalmente porque nuestras disciplinas están en etapas embrionarias
en lo que a especificación de estructuras causales se refiere (y sobre el problema de la
causalidad misma aún no se ha dicho la última palabra).
Por otra parte, no hay todavía acuerdo sobre qué se entiende por algún concepto dado
o por algún otro. Más técnicamente, como expresamos líneas arriba, no hay taxonomías
completas y es insuficiente el trabajo que se hace por desarrollarlas y, como sabemos,
poco puede la teorización sin buenas taxonomías y las taxonomías